TY  - NEWS
A1  - Kanak, Cansu
A1  - Kandiah, Kajan
T1  - AProSys: Die Energiewende in Ihrer Nachbarschaft/AProSys: The Energy Transition in Your Neighborhood
T2  - UdZ – The Data-driven Enterprise
N2  - Das deutsche Stromverteilnetz steht vor erheblichen Herausforderungen, die durch den Übergang zu erneuerbaren Energien und die zunehmende Elektrifizierung der Mobilität weiter verstärkt werden. Diese Veränderungen führen zu einer unvorhersehbaren Dynamik in der Belastung der Verteilnetzinfrastruktur. Dabei spielen insbesondere die Ortsnetzstationen und Umspannwerke, die Sie als kleine Häuschen oder Kästen in Ihrer Nachbarschaft kennen, eine besondere Rolle, da deren Ausrüstung oft veraltet und für die aktuellen Anforderungen nicht ausgelegt ist. Mit dem Projekt ‚AProSys – KI-gestützte Assistenz- und Prognosesysteme für den nachhaltigen Einsatz in der intelligenten Verteilnetztechnik‘, gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz im Rahmen des 7. Energieforschungsprogramms, soll diese Problematik adressiert werden.
Ziel ist es, mit minimalem Einsatz von Sensoren und auf Basis von digitalen Zwillingen in der bestehenden Infrastruktur eine umfassende Überwachung und Zustandsbewertung der Energietechnikanlagen zu ermöglichen, Ausfälle vorherzusagen und in Echtzeit Handlungsempfehlungen zu liefern. Dies umfasst auch die Entwicklung eines digitalen Workforcemanagements zur Optimierung von Wartungsprozessen und eine individuelle Kompetenzvermittlung für Fachkräfte durch ein digitales Wissensmanagement. Das Projekt zielt darauf ab, die Resilienz, Effizienz und Adaptivität der Energieinfrastruktur zu verbessern. Damit leisten wir einen wesentlichen Beitrag zur Bewältigung der Herausforderungen der Energiewende in Deutschland.
N2  - The German electricity distribution grid is facing considerable challenges, which are further intensified by the transition to renewable energies and the increasing electrification of mobility. These changes are leading to an unpredictable dynamic in the load on the distribution grid infrastructure. Local grid stations and substations, which you know as small houses or boxes in your neighborhood, play a particularly important role here, as their equipment is often outdated and not designed for current  requirements.
The project 'AProSys – AI-Supported Assistance and Forecasting Systems for Sustainable Use in Intelligent Distribution Grid Technology', funded by theFederal Ministry for Economic Affairs and Climate Protection as part of the 7th Energy Research Program, aims to address this problem.
The aim is to enable comprehensive monitoring and condition assessment of energy technology systems, predict failures, and provide recommendations for action in real time with minimal use of sensors and on the basis of digital twins in the existing infrastructure. This also includes the development of digital workforce management to optimize maintenance processes and individual skills training for specialists through digital knowledge management.
The project aims to improve the resilience, efficiency, and adaptability of the energy infrastructure. In doing so, we are making a significant contribution to overcoming the challenges of Germany’s energy transition.
KW  - Stromverteilnetz
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Y1  - 2024
UR  - https://epub.fir.de/frontdoor/index/index/docId/3464
SN  - 2748-9779
N1  - Project Title: 
AProSys – AI-driven assistance and prognosis systems for the sustainable deployment in the intelligent distribution grid

Funding/Promoters: 
German Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action;
Projektträger Jülich | Forschungszentrum Jülich GmbH

Funding no.: 03EI6090B

Project Partners:
    ABB AG Forschungszentrum Deutschland, Ladenburg
    Institut für Elektroenergiesysteme und Hochspannungstechnik (IEH) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT), Karlsruhe
    Institut für Technische Mechanik, Institutsteil Dynamik/Mechatronik (ITM) des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT), Karlsruhe
    Gruppe Intelligente Systeme und Maschinelles Lernen der Universität Paderborn (SICP), Paderborn
    Heimann Sensor GmbH, Dresden
    Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Betriebliche Informationssysteme der Universität Paderborn (SICP), Paderborn
    Westfalen Weser Netz GmbH, Paderborn

Website: aprosys.fir.de
VL  - 4
IS  - 1
SP  - 48
EP  - 54
ER  -